生成对抗网络及其应用研究综述

摘要

生成对抗网络的理论研究与应用不断获得成功,已经成为当前深度学习领域研究的热点之一.对生成对抗网络理论及其应用从模型的类型、评价标准和理论研究进展等方面进行系统的综述:分别分析基于显式密度和基于隐式密度的生成模型的优缺点;总结生成对抗网络的评价标准,解读各标准之间的关系,并从应用层面介绍生成对抗网络在图像及其他领域中的研究进展,即通过图像转换、图像生成、图像修复、视频生成、文本生成及图像超分辨率等的应用;从模型的结构表示、训练控制、性能稳定以及评价标准等角度分析生成对抗网络的理论研究进展.研究讨论生成对抗网络的挑战,展望未来可能存在的发展方向.